Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Couvre les principes fondamentaux de la théorie de la détection et de l'estimation, en se concentrant sur l'erreur moyenne au carré et le test d'hypothèses.
Couvre l'analyse des étalonnages pour les débitmètres et les paramètres tels que la température atmosphérique, la pression, l'humidité et le calendrier.
S'insère dans le compromis entre la complexité du modèle et le risque, les limites de généralisation, et les dangers d'un ajustement excessif des classes de fonctions complexes.
Explique l'estimation par l'erreur moyenne au carré et l'information de Fisher dans le contexte des filtres adaptatifs et des distributions exponentiées.
Explique les estimateurs statistiques pour les variables aléatoires et les distributions gaussiennes, en se concentrant sur les fonctions d'erreur pour l'intégration.
